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pandaslociloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:ilocloc。...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1...columns进行切片操作 # 读取第2、3,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:...3, 2:4]第4、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、

在Excel,我们可以看到单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些值。...在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...每种方法都有其优点缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用交集。

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Pandas基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格'w'、'z' data[0:2] #返回第1到第2所有,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2,从0计,返回是单行...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...6 c 7 d 8 e 9 Name: two, dtype: int32 data['one':'two'] #当用已知索引时为前闭后闭区间,这点与切片稍有不同。...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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SQL转列转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...,所以需要用一个if函数加以筛选提取;当然,用case when也可以; 在if筛选提取基础上,针对不同课程设立不同提取条件,并最终加一个聚合函数提取该列成绩即可。...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

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SQL 转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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pandas遍历Dataframe几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按遍历,将DataFrame每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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使用pandas筛选出指定值所对应

pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一符合条件真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内

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MySQL转列转行操作,附SQL实战

MySQL是一款常用关系型数据库,广泛应用于各种类型应用程序和数据存储需求。在MySQL,我们经常需要对表格进行行转列或转行操作,以满足不同分析或报表需求。...本文将详细介绍MySQL转列转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....转行列转行操作指的是将表格数据转换为一数据操作。在MySQL,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....在每个子查询,pivot_column部分是名称,value_column则是该值。例如,假设我们有一个表格记录每月销售额,字段包括年份、月份销售额。...结论MySQL转列转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析报表需求。在实际应用,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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wm_concat()group_concat()合并同变成一用法以及concat()合并不同区别

原标题:oraclewm_concat()mysqlgroup_concat()合并同变成一用法以及concat()合并不同区别 前言 标题几乎已经说很清楚了,在oracle,concat...()函数 “ || ” 这个作用是一样,是将不同拼接在一起;那么wm_concat()是将同属于一个组(group by)同一个字段拼接在一起变成一。...wm_concat()concat()具体区别 oracleconcat()使用 oracle “ || ” 使用 这两个都是拼接字段或者拼接字符串功能。...wm_concat()这个个函数介绍,我觉得都介绍不是很完美,他们都是简单说 这个是合并列函数,但是我总结概括为:把同组字段合并变为一(会自动以逗号分隔)。...问题:现在要将同一个同学所有课程成绩以一展示,sql怎么写呢?

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python内置库pandas时间常见处理(3)

本篇主要介绍pandas时间处理方法。 2 pandas库常见时间处理方法 时间数据在多数领域都是重要结构化数据形式,例如金融、经济、生态学、神经科学物理学。...我们遇到应用可能有以下几种: 1)时间戳,具体时间时刻 2)固定时间区间,例如2022年6月或整个2021年 3)时间间隔,由开始时间结束时间表示 在这里,我们主要关注以上三种情况。...2.1 生成日期范围 在pandas,生成日期范围使用pandas.date_range()方法实现。...pandas基础时间序列种类是由时间戳索引Series,在pandas外部通常表示为python字符串或datetime对象。...pandas时间序列我们可以对其进行切片选择子集等操作。

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python内置库pandas时间常见处理(1)

在进行matplotlib时间序列型图表之前,首先了解python内置库pandas中常见时间处理方法,本篇及之后几篇会介绍常见库常用方法作为时间序列图表基础。...1 python内置库常见时间处理方法 在python时间处理内置库为timedatetime。在使用时无需安装,直接调用即可。...如Jan %B 本地完整月份名称 如January %c 本地相应日期时间表示 %j 年内一天(001-366) %U 一年星期数(00-53)星期天为星期开始 %w 星期(0-6...),星期天为星期开始 %W 一年星期数(00-53)星期一为星期开始 %x 本地相应日期表示 %X 本地相应时间表示 %Z 当前时区名称 %% %号本身 1.1 datetime库常见时间方法...datetime库是注重处理日期时间类,常见时间类型如下表所示: 类型 描述 datetime.date 理想化简单型日期,属性:year、month、day datetime.time 独立于任何特定日期理想化时间

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